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Published on 2025-04-03 / 5 Visits
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【源码】基于深度学习的车牌识别系统

项目简介

本项目是基于Python的深度学习车牌识别系统,借助多种深度学习模型(如YOLO、CNN、LeNet - 5等)识别车牌字符。支持Keras、TensorFlow、PyTorch等多种深度学习框架,还提供图形用户界面(GUI)用于模型训练、加载和预测。

项目的主要特性和功能

  1. 多模型支持:支持YOLO、CNN、LeNet - 5、RNN、LSTM、GRU等多种深度学习模型,用户可按需选择。
  2. 预训练与二次训练:提供预训练功能,用户能加载预训练模型进行二次训练,提升训练效率。
  3. 数据集管理:支持txt、h5等多种数据集格式,方便用户管理训练、验证和测试数据。
  4. GUI界面:有直观的图形用户界面,便于用户进行模型选择、参数设置、训练和预测操作。
  5. 模型保存与加载:支持模型的保存和加载,用户可在不同时间使用已训练的模型。
  6. 图像提取与处理:支持车牌图像的提取和预处理,保证输入数据质量。

安装使用步骤

环境准备

  1. 安装Python:确保系统已安装Python 3.x。
  2. 安装依赖库:使用以下命令安装项目所需依赖库: bash pip install -r requirements.txt

数据准备

  1. 下载数据集:下载车牌识别所需数据集,放置在项目目录下的data文件夹中。
  2. 数据预处理:运行数据预处理脚本,将数据集转换为模型训练所需格式。

运行项目

  1. 启动GUI:运行以下命令启动图形用户界面: bash python main.py
  2. 模型训练:在GUI界面中选择模型类型,设置训练参数,点击“开始训练”按钮进行模型训练。
  3. 模型加载与预测:训练完成后,可选择加载已保存的模型进行预测,输入车牌图像,系统将输出识别结果。

注意事项

  1. 计算资源:深度学习模型训练需要较大计算资源,建议使用GPU加速。
  2. 数据集质量:确保数据集质量和格式正确,以提高模型识别准确率。
  3. 日志查看:训练过程中可通过查看日志文件了解训练进度和错误信息。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】